聚类分析 (kmeans, hclust)

文档摘要

聚类分析 (kmeans, hclust) R语言聚类分析详解：K-means与层次聚类聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象分组到不同的簇中，使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇内的对象彼此相异。在R语言中，和是两种常用的聚类算法，分别代表划分聚类和层次聚类。本文将深入探讨这两种算法的原理、R语言实现以及实践应用。一、K-means聚类 1.1 算法原理 K-means算法是一种迭代优化算法，其目标是将数据点分配到K个簇中，使得每个数据点与其所属簇的中心点（即均值）的距离之和最小化。算法步骤如下：初始化：随机选择K个数据点作为初始簇中心。分配：将每个数据点分配到与其距离最近的簇中心所在的簇。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。